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1.
王鹏  吴杰 《农业工程学报》2021,37(11):299-306
针对不规则果形梨果,为构建适用于评估果形不规则梨果硬度的硬度指标,该研究采用傅里叶描述子对梨果轮廓进行描述,并将试验模态分析和有限元模态分析相结合,研究果形变化对梨果振动频率的影响规律,基于振动频率和果形描述子构建硬度评估指标。结果表明,采用前15个傅里叶描述子可以准确描述啤梨果形轮廓特征,第1傅里叶描述子与啤梨低频弯曲、挤压、呼吸模态频率线性相关性较高,相关系数分别为-0.923、-0.922、0.700;挤压模态振动变形在赤道部较大,测试时易于提取共振频率,因此选取挤压模态频率构建含有第1傅里叶描述子的硬度指标,新指标评估硬度值与M-T穿刺硬度实测值决定系数为0.892。研究结果可为果形不规则梨果硬度评价提供参考。  相似文献   
2.
To tackle the growing problem of antibiotic resistance, it is essential to identify new bioactive compounds that are effective against resistant microbes and safe to use. Natural products and their derivatives are, and will continue to be, an important source of these molecules. Sea sponges harbour a diverse microbiome that co-exists with the sponge, and these bacterial communities produce a rich array of bioactive metabolites for protection and resource competition. For these reasons, the sponge microbiota constitutes a potential source of clinically relevant natural products. To date, efforts in bioprospecting for these compounds have focused predominantly on sponge specimens isolated from shallow water, with much still to be learned about samples from the deep sea. Here we report the isolation of a new Micromonospora strain, designated 28ISP2-46T, recovered from the microbiome of a mid-Atlantic deep-sea sponge. Whole-genome sequencing reveals the capacity of this bacterium to produce a diverse array of natural products, including kosinostatin and isoquinocycline B, which exhibit both antibiotic and antitumour properties. Both compounds were isolated from 28ISP2-46T fermentation broths and were found to be effective against a plethora of multidrug-resistant clinical isolates. This study suggests that the marine production of isoquinocyclines may be more widespread than previously supposed and demonstrates the value of targeting the deep-sea sponge microbiome as a source of novel microbial life with exploitable biosynthetic potential.  相似文献   
3.
光照条件变化会对花椒目标识别率产生影响,关系到机器视觉技术能否有效应用于生产现场的花椒采摘。通过对HSV特性图像识别技术的分析,提出HSV和形状特征融合的花椒识别算法。该算法采用同态滤波方法对光照进行补偿,解决因为光照不均匀而导致的花椒识别率低的问题,最后利用花椒圆度特征,排除树枝及树叶等的干扰,实现花椒的准确识别。利用同态滤波方法对光照进行补偿,对于光照不强或者发生遮挡的花椒图像有较大改善,通过试验得出其平均识别率达到94.0%,比单独采用HSV特性识别时,在顺光,背光和遮阴条件下,识别率分别提高4%,13%和21%,此外在遮阴条件下运行时间缩短14.6%。为遮阴条件下提高花椒识别率提供一种方法。  相似文献   
4.
近年来,茶多酚在洗漱用品、护肤品、纺织品等领域的应用日益广泛,茶叶深加工产品的开发与应用促进了茶产业的转型升级。文章介绍了茶多酚在日化产品中的应用、相关功效,在应用时存在的问题和解决办法,为茶叶深加工产品的开发提供参考。  相似文献   
5.
基于轻量型残差网络的自然场景水稻害虫识别   总被引:4,自引:3,他引:1  
准确识别水稻害虫对水稻及时采取防护和治理措施具有重要意义,该研究以自然场景中水稻害虫图像为研究对象,针对水稻害虫图像的颜色纹理与背景相近以及同类害虫形态差异较大等特点,设计了一个由特征提取、全局优化以及局部优化模块构成的轻量型残差网络(Light Weight Residual Network,LW-ResNet)用于水稻害虫识别。在特征提取模块通过增加卷积层数以及分支数对残差块进行改进,有效提取自然场景中水稻害虫图像的深层全局特征并使用全局优化模块进行优化;局部优化模块通过设计轻量型注意力子模块关注害虫的局部判别性特征。LW-ResNet网络在特征提取模块减少了残差块的数量,在注意力子模块中采用深度可分离卷积减少了浮点运算量,从而实现了模型的轻量化。试验结果表明,所设计的LW-ResNet网络在13类水稻害虫图像的测试数据集上达到了92.5%的识别准确率,高于VGG16、ResNet、AlexNet等经典卷积神经网络模型,并且LW-ResNet网络的参数量仅为1.62×106个,浮点运算量仅为0.34×109次,低于MobileNetV3轻量级卷积神经网络模型。该研究成果可用于移动端水稻害虫的自动识别。  相似文献   
6.
为研究夹砂层耕地水分利用规律,以河套灌区典型夹砂层土壤耕地为研究对象,利用在春玉米生育期田间监测数据,应用土壤水分运动数值模型,探究对夹砂层土壤田间蒸散发、作物耗水及深层土壤水分的补给与深层渗漏规律。选择2种土壤的夹砂层埋深梯度S1(40~95 cm)、S2(60~110 cm),设置了3个灌水水平W1(252.5 mm)、W2(315.85 mm)、W3(378.75 mm)开展田间试验,同不含夹砂层处理B作对照,并应用HYDRUS-1D模型模拟春玉米生育期田间蒸散发,土壤水分深层渗漏及地下水补给耕层水量与根系吸水量,与不含夹砂层处理对比分析夹砂层对田间水分利用影响。结果表明:随着砂层埋深增加,棵间蒸发损失减小,叶面蒸腾水量增加;不含夹砂层处理玉米田间毛管向上补给水量较浅埋砂层与深埋砂层处理分别大57.01%、118.53%,灌水量为315.85 mm时含夹砂层处理的土壤水分深层渗漏最小;玉米生育期内根系吸水量随砂层埋深的增加而减少,不含夹砂层处理根系吸水量最大。浅埋砂层与深埋砂层处理分别为蒸散量的55.51%、61.31%,不含夹砂层处理为66.69%;暂时性亏缺水量从大到小依次为:S2、S1、B,水分从大到小依次为:B、S2、S1。综合考虑夹砂层土壤水分迁移、作物水分利用规律,建议在夹砂层耕地春玉米灌溉根据砂层分布因地制宜定灌溉制度,当夹砂层埋深在40~110 cm范围时,推荐春玉米在生育期灌溉定额为315.85 mm。该研究结果可为河套灌区含有夹砂层农田灌溉制度的制定提供理论指导。  相似文献   
7.
8.
随着深度学习技术与农业的密切融合,越来越多的研究将深度学习技术用于农业病虫害检测,提高农产品产量和质量。本文提出一种新颖的基于Xception模型的植物病害识别方法。了解到植物病害图像会受到不确定环境因素的干扰而减小图像信息。在Xception的基础上,提出一种新的通道扩增模块,采用带有通道分配权重的多尺度深度卷积与组卷积结合,增强空间和通道的特征提取效率;在网络中采用通道扩张-保持-再扩张-压缩的新策略,进一步优化通道特征提取;引入密集连接方式,提高在同尺寸的特征图之间特征重用。试验数据集由10种不同植物的50类图像组成,分别包括10种健康植物和27种病害,其中对13种病害进行了两种程度的分类。本文的方法在这些类别上可以获得91.9%的准确率,88.7%的精确率,82.45%的召回率以及85.33%的F1值。本文的算法有更小的模型复杂度和参数量,计算量为29.33 M,为Xception的66.4%。参数量为14.05 M,为Xception的66.9%。因此,Xception-CEMs能够有效对病虫害进行识别,有利于农业智能化发展。  相似文献   
9.
李栋 《中国饲料》2021,1(9):34-41
本文采用一种新型绿色溶剂提取红枣总黄酮,并对其提取工艺进行优化。通过单因素试验探究含水量、超声功率、提取时间、提取温度和料液比对红枣总黄酮得率的影响。在此基础上,采用遗传算法优化超声辅助低共熔溶剂提取红枣总黄酮工艺。结果表明:超声辅助低共熔溶剂提取红枣总黄酮最优的工艺参数为:含水量37%、超声功率167 W、提取时间30 min、提取温度54 ℃和料液比1∶26(g/mL)。在此条件下,所得红枣总黄酮得率为(29.33±0.37)mg/g。试验值和理论值的相对误差为1.24%。表明遗传算法可较好地模拟和预测不同提取条件下红枣总黄酮得率,且优化工艺参数是可行的。研究发现低共熔溶剂可作为一种新型、绿色溶剂用于高效提取红枣总黄酮。[关键词] 遗传算法|红枣|总黄酮|低共熔溶剂|工艺  相似文献   
10.
便携式柑橘虫害实时检测系统的研制与试验   总被引:3,自引:2,他引:1  
为实现柑橘虫害的快速、准确识别,帮助果农及时掌握果园内虫害的危害程度和分布情况,该研究结合嵌入式图像处理技术设计了一套基于深度卷积神经网络的柑橘虫害实时检测系统。优选MoblieNet作为虫害图像特征提取网络,区域候选网络生成害虫的初步位置候选框,快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN)实现候选框的分类和定位。检测系统根据目标图像中虫害数量计算危害程度,按照正常、轻度、中度、重度4个等级判定柑橘虫害的严重程度,形成虫害识别与级别定量化测评软件。最后引入北斗模块获取采样点位置信息,进一步处理成可视化的虫害热力图。结果表明,该方法可实现对柑橘红蜘蛛和蚜虫的快速准确检测,识别准确率分别达到91.0%和89.0%,单帧图像平均处理速度低至286ms。该系统实现了柑橘虫害的精准识别与定位,可为农药喷洒作业提供精准信息服务。  相似文献   
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